Main
Francis Duval
Passionné de science des données et de programmation scientifique, j’ai une grande expertise en apprentissage automatique, un domaine que j’ai appliqué à l’assurance de dommages durant mes études aux cycles supérieurs.
Éducation
Candidat au doctorat en actuariat
GPA: 4.15/4.30
Université du Québec à Montréal
Présent - 2019
- Ma recherche a pour but d’affiner la manière dont on utilise les données télématiques pour la tarification en assurance automobile.
M.Sc. Actuariat
GPA: 4.10/4.30
Université du Québec à Montréal
2018 - 2017
- J’ai développé une nouvelle méthode individuelle d’évaluation des réserves mettant à profit un algorithme de gradient boosting.
B.Sc. Actuariat
GPA: 4.03/4.30
Université du Québec à Montréal
2016 - 2014
- Semestre à l’étranger à l’Institut de Science Financière et d’Assurance, Université Claude-Bernard Lyon I
Expérience
Co-organisateur
Compétition montréalaise en science des données
N/A
Présent - 2022
- Organiser une compétition de science des données chapeautée par Co-operators.
Auxiliaire d’enseignement
Université du Québec à Montréal
N/A
Présent - 2015
- Résoudre des problèmes de nature actuarielle devant une classe, répondre aux questions des étudiants, corriger les examens, etc.
Chargé de cours
Université du Québec à Montréal
N/A
2021
- Cours d’analyse de données en actuariat (ACT-6100)
Coprésident du comité de traduction
Congrès Canadien des Étudiants en Statistique 2021
N/A
2021 - 2020
- Traduction de documents divers (courriels, résumés, etc.)
Coprésident du comité de financement
Congrès Canadien des Étudiants en Statistique 2020
N/A
2020 - 2019
- Trouver de nouvelles sources de financement, assurer le suivi avec les commanditaires, etc.
Stagiaire de recherche en actuariat
Desjardins Assurances générales
N/A
2017
- Développement d’un modèle individuel d’évaluation des réserves actuarielles en assurance automobile.
Stagiaire analyste en actuariat
Intact Assurance
N/A
2016
- Développement d’un programme informatique permettant de suivre les données provenant des utilisateurs d’un site web.
Stagiaire analyste en actuariat
Intact Assurance
N/A
2015
- Automatisation de la production de rapports trimestriels.
Durant mes études aux cycles supérieurs, j’ai développé une passion pour la programmation scientifique, ce qui m’a poussé à me familiariser avec une multitude de librairies en R qui m’aident à programmer de manière plus efficace, propre et reproductible.
Publications
Enhancing claim classification with feature extraction from anomaly-detection-derived routine and peculiarity profiles
Journal of Risk and Insurance
N/A
2023
- Coauteurs: Jean-Philippe Boucher et Mathieu Pigeon
- Lien: doi.org/10.1111/jori.12418
How Much Telematics Information Do Insurers Need for Claim Classification?
North American Actuarial Journal
N/A
2022
- Coauteurs: Jean-Philippe Boucher et Mathieu Pigeon
- Lien: doi.org/10.1080/10920277.2021.2022499
Individual Loss Reserving Using a Gradient Boosting-Based Approach
Risks
N/A
2019
- Coauteur: Mathieu Pigeon
- Lien: doi.org/10.3390/risks7030079
Conférences
Anomaly detection techniques for feature extraction in automobile claim classification
Actuarial Research Conference
Urbana-Champaign
2022
Améliorer son flux de travail en R avec targets
Séminaire de la Chaire Co-operators en analyse des risques actuariels
Montréal
2022
Anomaly detection techniques for feature extraction in automobile claim classification
The Tenth Annual Canadian Statistics Student Conference
Virtuel
2022
Quelle quantité d’information télématique conserver pour prédire les réclamations?
Sommet des sciences et de l’analyse 2021 de Co-operators
Virtuel
2021
How much telematics information do insurers need for claim classification?
2021 Casualty Actuaries of Greater New York (CAGNY) Spring Meeting
Virtuel
2021
Claim Classification Using Partial Telematics Information
2021 Ratemaking, Product and Modeling Virtual Seminar
Virtuel
2021
Gradient Boosting-Based Model for Individual Loss Reserving
The 3rd International Conference on Statistical Distributions and Applications
Grand Rapids
2019
Gradient Boosting-Based Model for Individual Loss Reserving
Congrès annuel 2019 de la Société statistique du Canada
Calgary
2019
Techniques de gradient boosting pour la modélisation des réserves individuelles en assurance non-vie
Atelier des étudiants gradués en actuariat et mathématiques financières
Montréal
2019
Claim-Level Models using Statistical Learning Techniques and Risk Analysis
Joint Statistical Meeting
Vancouver
2018
Les bonnes pratiques de programmation sont pour moi fondamentales: reproductibilité, encapsulation, lisibilité, gestion de versions, etc.
Prix et bourses
Bourse d’études supérieures-doctorat du CRSNG
21 000$
N/A
Présent - 2020
- Montant annuel pour une durée de 3 ans.
Bourse d’excellence de la Chaire Co-operators en analyse des risques actuariels
27 500$
N/A
Présent - 2019
- Montant annuel pour la durée du doctorat.
Bourse de doctorat en recherche du FRQNT (déclinée)
21 000$
N/A
Présent - 2020
- Montant annuel pour une durée de 4 ans.
Bourse de voyage de l’ICOSDA
634$
N/A
2019
- Montant forfaitaire
Bourse de voyage de l’Institut des sciences mathématiques
500$
N/A
2019
- Montant forfaitaire
Bourse de recherche à la maitrise du FRQNT
15 000$
N/A
2018 - 2017
- Montant annuel pour une durée de 2 ans
Bourse de recherche Mitacs Accélération
15 000$
N/A
2017
- Financement d’un stage de recherche chez Desjardins Assurance générales
Bourse d’excellence d’entrée au baccalauréat de la Faculté des sciences
2 000$
N/A
2014
- Montant forfaitaire